具体实施方式

下面将参照附图对本发明的大数据存储式即时报警系统及方法的实施方案进行详细说明。

噪声是指发声体做无规则振动时发出的声音。声音由物体的振动产生，以波的形式在一定的介质(如固体、液体、气体)中进行传播。通常所说的噪声污染是指人为造成的。从生理学观点来看，凡是干扰人们休息、学习和工作以及对你所要听的声音产生干扰的声音，即不需要的声音，统称为噪声。当噪声对人及周围环境造成不良影响时，就形成噪声污染。产业革命以来，各种机械设备的创造和使用，给人类带来了繁荣和进步，但同时也产生了越来越多而且越来越强的噪声。噪声不但会对听力造成损伤，还能诱发多种致癌致命的疾病，也对人们的生活、工作有所干扰。

目前，电动车在夜间存在造成环境声音污染的问题，尤其是当电动车存放在住宅附近，如果夜间因为各种原因被触发声音报警时，由于这个声音报警是一直持续的，而夜间电动车的主人一般处于睡眠状态，很难察觉去主动关闭声音报警功能。

为了克服上述不足，本发明搭建了一种大数据存储式即时报警系统及方法，能够有效解决相应的技术问题。

图1为根据本发明实施方案示出的大数据存储式即时报警系统的结构示意图，所述系统包括：

图像捕获机构，设置在电动车上，与时间判断机构连接，用于在接收到监控启动信号时，启动对电动车所在场景的全景的红外感应动作，以获得对应的红外感应图像；

颜色校正器件，与所述图像捕获机构连接，用于对接收到的红外感应图像执行颜色校正操作，以获得对应的颜色校正图像；

组合滤波器件，与所述颜色校正器件连接，用于对接收到的颜色校正图像执行组合滤波操作，以获得对应的组合滤波图像；

形态学处理器件，与所述组合滤波器件连接，用于对接收到的组合滤波图像执行形态学处理操作，以获得对应的当前处理图像；

人员检测机构，分别与所述信号优化器件以及所述大数据存储机构连接，用于在所述当前处理图像中查找到与所述大数据存储机构存储的某一人体标准轮廓内容一致性超限的图像碎块时，发出人员识别指令；

幅值分析器件，设置在电动车上，用于实时检测所述电动车的当前抖动最大幅值；

嵌入式处理器，分别与所述幅值分析器件和所述人员检测机构连接，用于在所述电动车的当前抖动最大幅值大于等于设定赋值阈值且接收到所述人员识别指令时，触发电动车的声音报警动作；

大数据存储机构，设置在电动车的远端，用于预先存储每一种人种对应的多个人体标准轮廓，所述多个人体标准轮廓为对同一人种的标准体型人体从多个不同视角拍摄的只包括单个人体的成像图片；

定位检测机构，设置在电动车上，用于检测所述电动车当前所在的定位数据，并基于定位数据和当前日期判断所述电动车当前所在地区的入夜时间点和出夜时间点；

时间判断机构，与所述定位检测机构连接，用于在每天进入入夜时间点时，发出监控启动信号；

其中，所述大数据存储机构包括多个大数据存储节点，每一个大数据存储节点用于存储一种人种对应的多个人体标准轮廓。

接着，继续对本发明的大数据存储式即时报警系统的具体结构进行进一步的说明。

所述大数据存储式即时报警系统中还可以包括：

温度测量阵列，包括多个温度测量元件，用于分别与颜色校正器件、组合滤波器件、形态学处理器件、人员检测机构以及幅值分析器件连接；

其中，所述多个温度测量元件用于分别测量颜色校正器件、组合滤波器件、形态学处理器件、人员检测机构以及幅值分析器件各自的当前内部温度。

所述大数据存储式即时报警系统中还可以包括：

即时报警机构，分别与所述多个温度测量元件连接，用于在颜色校正器件、组合滤波器件、形态学处理器件、人员检测机构以及幅值分析器件各自的当前内部温度中存在温度超限的设备时，执行与温度超限的设备相应的温度警示操作。

在所述大数据存储式即时报警系统中：

所述颜色校正器件采用可编程逻辑器件来实现，所述可编程逻辑器件采用VHDL进行设计。

在所述大数据存储式即时报警系统中：

所述组合滤波器件为MCU控制芯片，所述DSP处理芯片内置有定时器和ROM存储器。

根据本发明实施方案示出的大数据存储式即时报警方法包括：

使用图像捕获机构，设置在电动车上，与时间判断机构连接，用于在接收到监控启动信号时，启动对电动车所在场景的全景的红外感应动作，以获得对应的红外感应图像；

使用颜色校正器件，与所述图像捕获机构连接，用于对接收到的红外感应图像执行颜色校正操作，以获得对应的颜色校正图像；

使用组合滤波器件，与所述颜色校正器件连接，用于对接收到的颜色校正图像执行组合滤波操作，以获得对应的组合滤波图像；

使用形态学处理器件，与所述组合滤波器件连接，用于对接收到的组合滤波图像执行形态学处理操作，以获得对应的当前处理图像；

使用人员检测机构，分别与所述信号优化器件以及所述大数据存储机构连接，用于在所述当前处理图像中查找到与所述大数据存储机构存储的某一人体标准轮廓内容一致性超限的图像碎块时，发出人员识别指令；

使用幅值分析器件，设置在电动车上，用于实时检测所述电动车的当前抖动最大幅值；

使用嵌入式处理器，分别与所述幅值分析器件和所述人员检测机构连接，用于在所述电动车的当前抖动最大幅值大于等于设定赋值阈值且接收到所述人员识别指令时，触发电动车的声音报警动作；

使用大数据存储机构，设置在电动车的远端，用于预先存储每一种人种对应的多个人体标准轮廓，所述多个人体标准轮廓为对同一人种的标准体型人体从多个不同视角拍摄的只包括单个人体的成像图片；

使用定位检测机构，设置在电动车上，用于检测所述电动车当前所在的定位数据，并基于定位数据和当前日期判断所述电动车当前所在地区的入夜时间点和出夜时间点；

使用时间判断机构，与所述定位检测机构连接，用于在每天进入入夜时间点时，发出监控启动信号；

其中，所述大数据存储机构包括多个大数据存储节点，每一个大数据存储节点用于存储一种人种对应的多个人体标准轮廓。

接着，继续对本发明的大数据存储式即时报警方法的具体步骤进行进一步的说明。

所述大数据存储式即时报警方法还可以包括：

使用温度测量阵列，包括多个温度测量元件，用于分别与颜色校正器件、组合滤波器件、形态学处理器件、人员检测机构以及幅值分析器件连接；

其中，所述多个温度测量元件用于分别测量颜色校正器件、组合滤波器件、形态学处理器件、人员检测机构以及幅值分析器件各自的当前内部温度。

所述大数据存储式即时报警方法还可以包括：

使用即时报警机构，分别与所述多个温度测量元件连接，用于在颜色校正器件、组合滤波器件、形态学处理器件、人员检测机构以及幅值分析器件各自的当前内部温度中存在温度超限的设备时，执行与温度超限的设备相应的温度警示操作。

在所述大数据存储式即时报警方法中：

所述颜色校正器件采用可编程逻辑器件来实现，所述可编程逻辑器件采用VHDL进行设计。

在所述大数据存储式即时报警方法中：

所述组合滤波器件为MCU控制芯片，所述DSP处理芯片内置有定时器和ROM存储器。

另外，在所述大数据存储式即时报警系统及方法中，所述人员检测机构还用于在所述当前处理图像中未查找到与所述大数据存储机构存储的某一人体标准轮廓内容一致性超限的图像碎块时，发出人员未识别指令；

其中，所述嵌入式处理器还用于在所述电动车的当前抖动最大幅值大于等于设定赋值阈值且接收到所述人员未识别指令时，不执行电动车的声音报警动作的触发；

其中，所述嵌入式处理器还用于在所述电动车的当前抖动最大幅值小于所述设定赋值阈值时，不执行电动车的声音报警动作的触发。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置/电子设备/计算机可读存储介质/计算机程序产品实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。